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http://www.oracle.com/technology/global/cn/products/timesten/index.html
http://r.book118.com/files/article/html/19/19931/index.htm
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巧用虛擬股權(quán)留住人心
天津Ｂ公司：虛擬股份制
虛擬股權(quán)激勵(lì)方案設(shè)計(jì)
http://www.hadoop.org/
The Apache Hadoop project develops open-source software for reliable, scalable, distributed computing, including:
- Hadoop Core, our flagship sub-project, provides a distributed filesystem (HDFS) and support for the MapReduce distributed computing metaphor.
- HBase builds on Hadoop Core to provide a scalable, distributed database.
- Pig is a high-level data-flow language and execution framework for parallel computation. It is built on top of Hadoop Core.
- ZooKeeper is a highly available and reliable coordination system. Distributed applications use ZooKeeper to store and mediate updates for critical shared state.
- Hive is a data warehouse infrastructure built on Hadoop Core that provides data summarization, adhoc querying and analysis of datasets.
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http://www.hadoop.org/
The Apache Hadoop project develops open-source software for reliable, scalable, distributed computing, including:
- Hadoop Core, our flagship sub-project, provides a distributed filesystem (HDFS) and support for the MapReduce distributed computing metaphor.
- HBase builds on Hadoop Core to provide a scalable, distributed database.
- Pig is a high-level data-flow language and execution framework for parallel computation. It is built on top of Hadoop Core.
- ZooKeeper is a highly available and reliable coordination system. Distributed applications use ZooKeeper to store and mediate updates for critical shared state.
- Hive is a data warehouse infrastructure built on Hadoop Core that provides data summarization, adhoc querying and analysis of datasets.
http://rdc.taobao.com/blog/dw/archives/286
http://www.hadoop.org/
http://cn.hadoop.org/
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A SQL query walks into a bar and sees two tables. He walks up to them and says 'Can I join you?'
from: http://tkyte.blogspot.com/
select to_date('Mon Jan 21 13:25:47 2008', 'dy mon dd hh24:mi:ss yyyy') from dual
Ora-01846: not a valid day of the week
出現(xiàn)的是中文的字符日期，如下：星期五 12月 19 13:53:15 2008
是字符集的問(wèn)題，解決：
alter session set nls_date_language = 'American'
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2009-04-06 16:00 donnie 閱讀(1140) |
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http://v.youku.com/v_playlist/f2076316o1p28.html
http://edu.136z.com/DataBase/32042.html
目錄
一、 前言... 4
二、 思路... 4
三、 vmstat腳本及步驟... 4
1. 安裝statspack. 4
2. 創(chuàng)建stats$vmstat表... 4
3. 創(chuàng)建vmstat目錄... 6
4. 創(chuàng)建get_vmstat.ksh腳本... 6
5. 創(chuàng)建run_vmstat.ksh腳本... 8
6. 創(chuàng)建crontab作業(yè)，定時(shí)執(zhí)行run_vmstat.ksh腳本... 9
7. 分析數(shù)據(jù)... 9
1) 異常報(bào)告... 9
2) 每小時(shí)趨勢(shì)報(bào)告... 13
3) 周趨勢(shì)報(bào)告... 14
4) 長(zhǎng)期趨勢(shì)報(bào)告... 14
四、 使用Excel生成趨勢(shì)圖... 15
五、 參考資料... 15
改用傳統(tǒng)的pfile方式啟動(dòng)，具體pfile的內(nèi)容可從spfile文件中copy，或者從數(shù)據(jù)庫(kù)的警告日志文件中獲取。
在oracle中，NULL與NULL既不相等，也不完全不相等。SQL Server與Sybase中，NULL等于NULL.
--REF: oracle expert....
scott@ORCL> select * from dual where null=null;
未選定行
scott@ORCL> select * from dual where null <> null;
未選定行
scott@ORCL> select * from dual where null is null;
D
-
X
scott@ORCL> select count(*) from t;
COUNT(*)
----------
28
scott@ORCL> begin
2 for x in (select * from t)
3 loop
4 insert into t values (x.username,x.user_id,x.created);
5 end loop;
6 end;
7 /
PL/SQL 過(guò)程已成功完成。
scott@ORCL> select count(*) from t;
COUNT(*)
----------
56
SET SERVEROUTPUT ON;
DECLARE
stock_price NUMBER := 9.73;
net_earnings NUMBER := 0;
pe_ratio NUMBER;
BEGIN
-- Calculation might cause division-by-zero error.
pe_ratio := stock_price / net_earnings;
dbms_output.put_line('Price/earnings ratio = ' || pe_ratio);
EXCEPTION -- exception handlers begin
-- Only one of the WHEN blocks is executed.
WHEN ZERO_DIVIDE THEN -- handles 'division by zero' error
dbms_output.put_line('Company must have had zero earnings.');
pe_ratio := null;
WHEN OTHERS THEN -- handles all other errors
dbms_output.put_line('Some other kind of error occurred.');
pe_ratio := null;
END; -- exception handlers and block end here
/
ref : http://www.sc.ehu.es/siwebso/KZCC/Oracle_10g_Documentacion/appdev.101/b10807/07_errs.htm
scott@ORCL> connect / as sysdba
已連接。
sys@ORCL> grant execute on dbms_flashback to scott;
授權(quán)成功。
sys@ORCL> connect scott/tiger
已連接。
scott@ORCL> variable SCN number
scott@ORCL> exec :scn := sys.dbms_flashback.get_system_change_number
PL/SQL 過(guò)程已成功完成。
scott@ORCL> print scn
SCN
----------
762534
scott@ORCL> select count(*) from emp;
COUNT(*)
----------
14
scott@ORCL> delete from emp;
已刪除14行。
scott@ORCL> select count(*) from emp;
COUNT(*)
----------
0
scott@ORCL> select count(*) from emp AS OF SCN :scn;
COUNT(*)
----------
14
scott@ORCL> commit;
提交完成。
scott@ORCL> select *
2 from (select count(*) from emp),
3 (select count(*) from emp as of scn :scn)
4 /
COUNT(*) COUNT(*)
---------- ----------
0 14
scott@ORCL> select *
2 from (select count(*) from emp),
3 (select count(*) from emp as of scn :scn)
4 /
COUNT(*) COUNT(*)
---------- ----------
0 14
scott@ORCL> alter table emp enable row movement;
表已更改。
scott@ORCL> flashback table emp to scn :scn;
閃回完成。
scott@ORCL> select *
2 from (select count(*) from emp),
3 (select count(*) from emp as of scn :scn)
4 /
COUNT(*) COUNT(*)
---------- ----------
14 14
scott@ORCL>
scott@ORCL> drop table t;
表已刪除。
scott@ORCL>
scott@ORCL> create table t
2 as
3 select *
4 from all_users;
表已創(chuàng)建。
scott@ORCL>
scott@ORCL> variable x refcursor
scott@ORCL>
scott@ORCL> begin
2 open :x for select * from t;
3 end;
4 /
PL/SQL 過(guò)程已成功完成。
scott@ORCL> delete from t;
已刪除28行。
scott@ORCL>
scott@ORCL> commit;
提交完成。
scott@ORCL>
scott@ORCL> print x
USERNAME USER_ID CREATED
------------------------------ ---------- --------------
BI 60 13-3月 -09
PM 59 13-3月 -09
SH 58 13-3月 -09
IX 57 13-3月 -09
OE 56 13-3月 -09
HR 55 13-3月 -09
SCOTT 54 30-8月 -05
MGMT_VIEW 53 30-8月 -05
MDDATA 50 30-8月 -05
SYSMAN 51 30-8月 -05
MDSYS 46 30-8月 -05
SI_INFORMTN_SCHEMA 45 30-8月 -05
ORDPLUGINS 44 30-8月 -05
ORDSYS 43 30-8月 -05
此處 open 不復(fù)制任何數(shù)據(jù)，只是在你獲取數(shù)據(jù)時(shí)它才從表中讀數(shù)據(jù)。
http://blogs.sun.com/chrisoliver/entry/javafx_vs_actionscript_performance
demo: https://openjfx.dev.java.net/
sudo passwd root;
This solution worked perfectly for me:
http://www.insecure.ws/2008/10/20/vm...nd-kernel-2627
add this patch:
vmware-update-2.6.27-5.5.7-2
$sudo apt-get install scim scim-modules-socket scim-modules-table scim-pinyin scim-tables-zh scim-gtk2-immodule scim-qtimm
$sudo im-switch -s scim
重新啟動(dòng)Xwindow完成。按 Ctrl + 空格 鍵激活輸入法。
sudo apt-get install linux-restricted-modules-2.6.27-11-server
sudo apt-get install linux-headers-server
sudo apt-get install linux-image-server linux-server
--it works.
sudo apt-get install pidgin
——————————————————————
pidgin是一個(gè)多協(xié)議的聊天工具，只要你有對(duì)應(yīng)的帳戶(hù)，就可以同時(shí)和幾個(gè)帳戶(hù)下的好友同時(shí)聊。
按提示添加帳戶(hù)就行了。
系統(tǒng)－系統(tǒng)管理－軟件源,choose chinese site to get higher speed.
http://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa366778.aspx#physical_memory_limits_windows_xp
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2009-03-17 16:40 donnie 閱讀(7815) |
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需以sysdba身份連接才能安裝。
1，cd [oracle_home]\rdbms\admin;
2,run @spcreate.sql;
按提示輸入必要的信息。
如果輸入錯(cuò)誤或者取消了安裝，下次安裝前需要先執(zhí)行 spdrop.sql刪除用戶(hù)和已安裝的視圖。
－－SPCPKG complete. Please check spcpkg.lis for any errors.
1，cd [oracle_home]\rdbms\admin;
2, run @utlxplan;
3, create public synonym plan_table to public; --no need to run in oracle10,oracle default
4, grant all on plan_table to public;--no need to run in oracle10,oracle default, here public can be any user;
----create role plustrace and grant it to user
1, cd [oracle_home]\sqlplus\admin;
2, conn sqlplus as sysdba;
3, run @plustrce;
4, grant plustrace to public;
---test
1, conn sqlplus with user scott;
1.1, set autotrace on;
2, run : select * from dual;
3, show stat info;
--1.1 可選項(xiàng)： set autotrace off: 不生成報(bào)告，默認(rèn)；
set autotrace on explain: 報(bào)告只顯示優(yōu)化器執(zhí)行路徑；
set autotrace on statistics: 報(bào)告只顯示sql語(yǔ)句執(zhí)行統(tǒng)計(jì)信息；
set autotrace on: 報(bào)告顯示優(yōu)化器執(zhí)行路徑，sql語(yǔ)句統(tǒng)計(jì)信息；
set autotrace traceonly: 報(bào)告顯示優(yōu)化器執(zhí)行路徑，sql語(yǔ)句統(tǒng)計(jì)信息，不顯示查詢(xún)輸出；
ref：oracle 9i、10g編程藝術(shù)。
ref：oracle 9i、10g編程藝術(shù)。
sqlplus允許建立一個(gè)login.sql，通過(guò)設(shè)置環(huán)境變量SQLPATH，指向文件所在目錄，每次啟動(dòng)sqlplus都會(huì)執(zhí)行這個(gè)腳本。
login.sql例子：
define _editor=notepad
set serveroutput on size 1000000
set trimspool on
set long 5000
set linesize 100
set pagesize 9999
column plan_plus_exp format a80
column global_name new_value gname
set termout off
define gname=idle
column global_name new_value gname
select lower(user) || '@' || substr( global_name, 1, decode( dot, 0,
length(global_name), dot-1) ) global_name
from (select global_name, instr(global_name,'.') dot from global_name );
set sqlprompt '&gname> '
set termout on
define _editor: sqlplus默認(rèn)的編輯器；
set serveroutput on size 1000000：默認(rèn)打開(kāi)DBMS_OUTPUT,將緩沖區(qū)設(shè)置盡可能大；
現(xiàn)象：
sys@ORCL> grant select on v$session to scott;
grant select on v$session to scott
*
第 1 行出現(xiàn)錯(cuò)誤:
ORA-02030: 只能從固定的表/視圖查詢(xún)
解決：
grant select on v_$session to scott;
HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Macromedia\FlashPlayer\SafeVersions]
將"9.0"，“10.0” 項(xiàng)刪除，重新安裝。
posted @
2009-03-16 15:31 donnie 閱讀(2925) |
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http://www.centospub.com/
CentOS 是 RHEL（Red Hat Enterprise Linux）源代碼再編譯的產(chǎn)物，而且在 RHEL 的基礎(chǔ)上修正了不少已知的 Bug ，相對(duì)于其他 Linux 發(fā)行版，其穩(wěn)定性值得信賴(lài)。
CentOS 4.4 的下載及安裝
http://www.centospub.com/make/install.html
從鏡像站點(diǎn)上下載ISO的鏡像文件
CD 1 :
http://mirror.tini4u.net/centos/4.4/isos/i386/CentOS-4.4-i386-bin1of4.iso
CD 2 :
http://mirror.tini4u.net/centos/4.4/isos/i386/CentOS-4.4-i386-bin2of4.iso
CD 3 :
http://mirror.tini4u.net/centos/4.4/isos/i386/CentOS-4.4-i386-bin3of4.iso
CD 4 :
http://mirror.tini4u.net/centos/4.4/isos/i386/CentOS-4.4-i386-bin4of4.iso
md5校驗(yàn)碼：
http://mirror.tini4u.net/centos/4.4/isos/i386/md5sum
將上面所有文件（包括md5校驗(yàn)碼）下載到同一個(gè)目錄（文件夾）下。（這里，選擇了從CentOS的韓國(guó)鏡像站上下載。根據(jù)具體位置可以選擇距離近、速度快的景象站點(diǎn)。查找CentOS的鏡像請(qǐng)見(jiàn)
官方鏡像站點(diǎn)列表。）
http://wiki.mbalib.com/wiki/%E6%AD%A3%E6%80%81%E5%88%86%E5%B8%83
正態(tài)分布
正態(tài)分布（normal distribution)
什么是正態(tài)分布
正態(tài)分布是一種概率分布。正態(tài)分布是具有兩個(gè)參數(shù)μ和σ2的連續(xù)型隨機(jī)變量的分布，第一參數(shù)μ是遵從正態(tài)分布的隨機(jī)變量的均值，第二個(gè)參數(shù)σ2是此隨機(jī)變量的方差，所以正態(tài)分布記作N(μ，σ2 )。遵從正態(tài)分布的隨機(jī)變量的概率規(guī)律為取 μ鄰近的值的概率大 ，而取離μ越遠(yuǎn)的值的概率越小；σ越小，分布越集中在μ附近，σ越大，分布越分散。正態(tài)分布的密度函數(shù)的特點(diǎn)是：關(guān)于μ對(duì)稱(chēng)，在μ處達(dá)到最大值，在正（負(fù)）無(wú)窮遠(yuǎn)處取值為0，在μ±σ處有拐點(diǎn)。它的形狀是中間高兩邊低 ，圖像是一條位于x 軸上方的鐘形曲線(xiàn)。當(dāng)μ＝0，σ2 ＝1時(shí)，稱(chēng)為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，記為N（0，1）。μ維隨機(jī)向量具有類(lèi)似的概率規(guī)律時(shí)，稱(chēng)此隨機(jī)向量遵從多維正態(tài)分布。多元正態(tài)分布有很好的性質(zhì)，例如，多元正態(tài)分布的邊緣分布仍為正態(tài)分布，它經(jīng)任何線(xiàn)性變換得到的隨機(jī)向量仍為多維正態(tài)分布，特別它的線(xiàn)性組合為一元正態(tài)分布。
正態(tài)分布的發(fā)展
正態(tài)分布是最重要的一種概率分布。正態(tài)分布概念是由德國(guó)的數(shù)學(xué)家和天文學(xué)家Moivre于1733年受次提出的，但由于德國(guó)數(shù)學(xué)家Gauss率先將其應(yīng)用于天文學(xué)家研究，故正態(tài)分布又叫高斯分布高斯這項(xiàng)工作對(duì)后世的影響極大，他使正態(tài)分布同時(shí)有了“高斯分布”的名稱(chēng)，后世之所以多將最小二乘法的發(fā)明權(quán)歸之于他，也是出于這一工作。高斯是一個(gè)偉大的數(shù)學(xué)家，重要的貢獻(xiàn)不勝枚舉。但現(xiàn)今德國(guó)10馬克的印有高斯頭像的鈔票，其上還印有正態(tài)分布的密度曲線(xiàn)。這傳達(dá)了一種想法：在高斯的一切科學(xué)貢獻(xiàn)中，其對(duì)人類(lèi)文明影響最大者，就是這一項(xiàng)。在高斯剛作出這個(gè)發(fā)現(xiàn)之初，也許人們還只能從其理論的簡(jiǎn)化上來(lái)評(píng)價(jià)其優(yōu)越性，其全部影響還不能充分看出來(lái)。這要到20世紀(jì)正態(tài)小樣本理論充分發(fā)展起來(lái)以后。皮埃爾-西蒙·拉普拉斯很快得知高斯的工作，并馬上將其與他發(fā)現(xiàn)的中心極限定理聯(lián)系起來(lái)，為此，他在即將發(fā)表的一篇文章(發(fā)表于1810年）上加上了一點(diǎn)補(bǔ)充，指出如若誤差可看成許多量的疊加，根據(jù)他的中心極限定理，誤差理應(yīng)有高斯分布。這是歷史上第一次提到所謂“元誤差學(xué)說(shuō)”——誤差是由大量的、由種種原因產(chǎn)生的元誤差疊加而成。后來(lái)到1837年，海根(G.Hagen)在一篇論文中正式提出了這個(gè)學(xué)說(shuō)。
其實(shí)，他提出的形式有相當(dāng)大的局限性：海根把誤差設(shè)想成個(gè)數(shù)很多的、獨(dú)立同分布的“元誤差” 之和，每只取兩值，其概率都是1/2，由此出發(fā)，按狄莫佛的中心極限定理，立即就得出誤差(近似地)服從正態(tài)分布。皮埃爾-西蒙·拉普拉斯所指出的這一點(diǎn)有重大的意義，在于他給誤差的正態(tài)理論一個(gè)更自然合理、更令人信服的解釋。因?yàn)椋咚沟恼f(shuō)法有一點(diǎn)循環(huán)論證的氣味：由于算術(shù)平均是優(yōu)良的，推出誤差必須服從正態(tài)分布；反過(guò)來(lái)，由后一結(jié)論又推出算術(shù)平均及最小二乘估計(jì)的優(yōu)良性，故必須認(rèn)定這二者之一(算術(shù)平均的優(yōu)良性，誤差的正態(tài)性) 為出發(fā)點(diǎn)。但算術(shù)平均到底并沒(méi)有自行成立的理由，以它作為理論中一個(gè)預(yù)設(shè)的出發(fā)點(diǎn)，終覺(jué)有其不足之處。拉普拉斯的理把這斷裂的一環(huán)連接起來(lái)，使之成為一個(gè)和諧的整體，實(shí)有著極重大的意義。
正態(tài)分布的主要特征
1、集中性：正態(tài)曲線(xiàn)的高峰位于正中央，即均數(shù)所在的位置。
2、對(duì)稱(chēng)性：正態(tài)曲線(xiàn)以均數(shù)為中心，左右對(duì)稱(chēng)，曲線(xiàn)兩端永遠(yuǎn)不與橫軸相交。
3、均勻變動(dòng)性：正態(tài)曲線(xiàn)由均數(shù)所在處開(kāi)始，分別向左右兩側(cè)逐漸均勻下降。
4、正態(tài)分布有兩個(gè)參數(shù)，即均數(shù)μ和標(biāo)準(zhǔn)差σ，可記作N（μ，σ）：均數(shù)μ決定正態(tài)曲線(xiàn)的中心位置；標(biāo)準(zhǔn)差σ決定正態(tài)曲線(xiàn)的陡峭或扁平程度。σ越小，曲線(xiàn)越陡峭；σ越大，曲線(xiàn)越扁平。
5、u變換：為了便于描述和應(yīng)用，常將正態(tài)變量作數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。
正態(tài)分布的應(yīng)用
1．估計(jì)正態(tài)分布資料的頻數(shù)分布
例1.某地1993年抽樣調(diào)查了100名18歲男大學(xué)生身高（cm），其均數(shù)=172.70cm，標(biāo)準(zhǔn)差s=4.01cm，①估計(jì)該地18歲男大學(xué)生身高在168cm以下者占該地18歲男大學(xué)生總數(shù)的百分?jǐn)?shù)；②分別求
、
、
范圍內(nèi)18歲男大學(xué)生占該地18歲男大學(xué)生總數(shù)的實(shí)際百分?jǐn)?shù)，并與理論百分?jǐn)?shù)比較。
本例，μ、σ未知但樣本含量n較大，按式（3.1）用樣本均數(shù)
和標(biāo)準(zhǔn)差S分別代替μ和σ，求得u值，u=(168-172.70)/4.01=-1.17。查附表標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)曲線(xiàn)下的面積，在表的左側(cè)找到-1.1，表的上方找到0.07，兩者相交處為0.1210=12.10%。該地18歲男大學(xué)生身高在168cm以下者，約占總數(shù)12.10%。其它計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表3.1。
表：1100名18歲男大學(xué)生身高的實(shí)際分布與理論分布
2．制定醫(yī)學(xué)參考值范圍：亦稱(chēng)醫(yī)學(xué)正常值范圍。它是指所謂“正常人”的解剖、生理、生化等指標(biāo)的波動(dòng)范圍。制定正常值范圍時(shí)，首先要確定一批樣本含量足夠大的 “正常人”，所謂“正常人”不是指“健康人”，而是指排除了影響所研究指標(biāo)的疾病和有關(guān)因素的同質(zhì)人群；其次需根據(jù)研究目的和使用要求選定適當(dāng)?shù)陌俜纸缰担?0%，90%，95%和99%，常用95%；根據(jù)指標(biāo)的實(shí)際用途確定單側(cè)或雙側(cè)界值，如白細(xì)胞計(jì)數(shù)過(guò)高過(guò)低皆屬不正常須確定雙側(cè)界值，又如肝功中轉(zhuǎn)氨酶過(guò)高屬不正常須確定單側(cè)上界，肺活量過(guò)低屬不正常須確定單側(cè)下界。另外，還要根據(jù)資料的分布特點(diǎn)，選用恰當(dāng)?shù)挠?jì)算方法。常用方法有：
（1）正態(tài)分布法：適用于正態(tài)或近似正態(tài)分布的資料。
雙側(cè)界值：
單側(cè)上界：
，或單側(cè)下界：
?。?）對(duì)數(shù)正態(tài)分布法：適用于對(duì)數(shù)正態(tài)分布資料。
雙側(cè)界值：
；單側(cè)上界：
，或單側(cè)下界：
。
常用u值可根據(jù)要求由表3.2查出。
?。?）百分位數(shù)法：常用于偏態(tài)分布資料以及資料中一端或兩端無(wú)確切數(shù)值的資料。
雙側(cè)界值：P2.5和P97.5；單側(cè)上界：P95，或單側(cè)下界：P5。
表：常用u值表
3．正態(tài)分布是許多統(tǒng)計(jì)方法的理論基礎(chǔ)：如t分布、F分布、分布都是在正態(tài)分布的基礎(chǔ)上推導(dǎo)出來(lái)的，u檢驗(yàn)也是以正態(tài)分布為基礎(chǔ)的。此外，t分布、二項(xiàng)分布、Poisson分布的極限為正態(tài)分布，在一定條件下，可以按正態(tài)分布原理來(lái)處理。
http://baike.baidu.com/view/1052684.htm
均值
統(tǒng)計(jì)學(xué)術(shù)語(yǔ)，與“平均”（***erage）意義相同。例如： l、3、6，10、20這5個(gè)數(shù)字的均值是8。
http://wiki.mbalib.com/wiki/%E6%96%B9%E5%B7%AE
方差(Variance)
什么是方差
方差和標(biāo)準(zhǔn)差是測(cè)度數(shù)據(jù)變異程度的最重要、最常用的指標(biāo)。
方差是各個(gè)數(shù)據(jù)與其算術(shù)平均數(shù)的離差平方和的平均數(shù)，通常以σ2表示。方差的計(jì)量單位和量綱不便于從經(jīng)濟(jì)意義上進(jìn)行解釋?zhuān)詫?shí)際統(tǒng)計(jì)工作中多用方差的算術(shù)平方根——標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)測(cè)度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的差異程度。
標(biāo)準(zhǔn)差又稱(chēng)均方差，一般用σ表示。方差和標(biāo)準(zhǔn)差的計(jì)算也分為簡(jiǎn)單平均法和加權(quán)平均法，另外，對(duì)于總體數(shù)據(jù)和樣本數(shù)據(jù)，公式略有不同。
方差的計(jì)算公式
設(shè)總體方差為σ2，對(duì)于未經(jīng)分組整理的原始數(shù)據(jù)，方差的計(jì)算公式為：
對(duì)于分組數(shù)據(jù)，方差的計(jì)算公式為：
方差的平方根即為標(biāo)準(zhǔn)差，其相應(yīng)的計(jì)算公式為：
未分組數(shù)據(jù)：
分組數(shù)據(jù)：
樣本方差和標(biāo)準(zhǔn)差
樣本方差與總體方差在計(jì)算上的區(qū)別是：總體方差是用數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)或總頻數(shù)去除離差平方和，而樣本方差則是用樣本數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)或總頻數(shù)減1去除離差平方和，其中樣本數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)減1即n－1稱(chēng)為自由度。設(shè)樣本方差為
，根據(jù)未分組數(shù)據(jù)和分組數(shù)據(jù)計(jì)算樣本方差的公式分別為：
未分組數(shù)據(jù)：
分組數(shù)據(jù)：
未分組數(shù)據(jù)：
分組數(shù)據(jù)：
例:考察一臺(tái)機(jī)器的生產(chǎn)能力，利用抽樣程序來(lái)檢驗(yàn)生產(chǎn)出來(lái)的產(chǎn)品質(zhì)量，假設(shè)搜集的數(shù)據(jù)如下：
| 3.43 |
3.45 |
3.43 |
3.48 |
3.52 |
3.50 |
3.39 |
| 3.48 |
3.41 |
3.38 |
3.49 |
3.45 |
3.51 |
3.50 |
根據(jù)該行業(yè)通用法則：如果一個(gè)樣本中的14個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)的方差大于0.005，則該機(jī)器必須關(guān)閉待修。問(wèn)此時(shí)的機(jī)器是否必須關(guān)閉？
解：根據(jù)已知數(shù)據(jù)，計(jì)算
因此，該機(jī)器工作正常。
方差和標(biāo)準(zhǔn)差也是根據(jù)全部數(shù)據(jù)計(jì)算的，它反映了每個(gè)數(shù)據(jù)與其均值相比平均相差的數(shù)值，因此它能準(zhǔn)確地反映出數(shù)據(jù)的離散程度。方差和標(biāo)準(zhǔn)差是實(shí)際中應(yīng)用最廣泛的離散程度測(cè)度值。
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方差
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在概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)中，一個(gè)隨機(jī)變量的“方差”描述的是它的離散程度，也就是該變量離其期望值的距離。 一個(gè)實(shí)隨機(jī)變量的方差也稱(chēng)為它的二階距，恰巧也是它的二階culmulent。 方差的算術(shù)平方根稱(chēng)為該隨機(jī)變量的標(biāo)準(zhǔn)差。
[編輯] 定義
設(shè) X 為服從分布 F 的隨機(jī)變量，則稱(chēng) Var(X) = E(X − EX)2 為隨機(jī)變量 X 或者分布 F 的方差。
如果 
是隨機(jī)變數(shù) X 的期望值 (平均數(shù)) , 則其變異數(shù)為: 
[編輯] 特性
在樣本空間Ω上存在有限期望和方差的隨機(jī)變量構(gòu)成一個(gè)希爾伯特空間： L^2(Ω, dP)，不過(guò)這里的內(nèi)積和長(zhǎng)度跟方差，標(biāo)準(zhǔn)差還是不大一樣。 所以，我們得把這個(gè)空間“除”常變量構(gòu)成的子空間，也就是說(shuō)把相差一個(gè)常數(shù)的 所有原來(lái)那個(gè)空間的隨機(jī)變量做成一個(gè)等價(jià)類(lèi)。這還是一個(gè)新的無(wú)窮維線(xiàn)性空間， 并且有一個(gè)從老空間內(nèi)積誘導(dǎo)出來(lái)的新內(nèi)積，而這個(gè)內(nèi)積就是方差
[編輯] 一般化
如果X是一個(gè)向量其取值范圍在Rn空間，并且其每個(gè)元素都是一個(gè)一維隨機(jī)變量，我們就把X稱(chēng)為隨機(jī)向量。隨機(jī)向量的方差是一維隨機(jī)變量方差的自然推廣，其定義為E[(X − μ)(X − μ)T], 其中 μ = E(X) ，XT是X的轉(zhuǎn)秩. 這個(gè)方差是一個(gè)非負(fù)定方陣，通常稱(chēng)為協(xié)方差矩陣。
如果X是一個(gè)復(fù)隨機(jī)變量，那么其方差定義則為E[(X − μ)(X − μ)*], 其中X*是X的復(fù)共軛向量。根據(jù)這個(gè)定義，方差為實(shí)數(shù)。
[編輯] 歷史
方差這個(gè)詞首先由Ronald Fisher在論文The Correlation Between Relatives on the Supposition of Mendelian Inheritance中引入.
[編輯] 參考出處
- ^ Press, W. H., Teukolsky, S. A., Vetterling, W. T. & Flannery, B. P. (1986) Numerical recipes: The art of scientific computing. Cambridge: Cambridge University Press. (online)
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2009-03-12 22:51 donnie 閱讀(10896) |
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